Der Verbrauch an Wasser zur Kühlung von KI-Rechenzentren ist schon heute enorm. Experten warnen vor zunehmenden Verteilungskämpfen um das wertvolle Gut und mahnen einen bewussteren Umgang auch beim Einsatz von Künstlicher Intelligenz an.
Frag mal schnell die KI“ ist zu einem generationenübergreifenden Sport geworden, bei dem am Ende nüchtern steht: Nicht die Nutzer gönnen sich zur Belohnung ein Gläschen, sondern die generative Künstliche Intelligenz trinkt. Ganz unbescheiden aus den knapper werdenden globalen Wasservorräten. Der Verdacht nährt sich aus ihrem beharrlichen Aufdrängen: Maßvoll hält es KI wohl auch mit dem Trinken nicht. Doch schlagen wir einfach in Studien nach, die sich mit Rechenzentren, deren KI-Ausrichtungen und dem ökologischen Fußabdruck des KI-Einsatzes in Zeiten der Wasserkrisen befassen.
Denn Menschen wissen: Eine maschinell erstellte Antwort von ChatGPT wirkt zwar schweiß- und körperlos. Kein Papier, kein Transport, kein sichtbarer Schornstein. Doch hinter jedem Satz arbeiten Chips, Pumpen, Kühlsysteme, Kraftwerke und Wasserleitungen. Seit generative KI vom Spezialwerkzeug zum Alltagsdienst geworden ist, sprudeln ganz und gar nicht überflüssige Fragen in den Vordergrund menschlichen Sinnierens: Wie viel Wasser steckt in Training, Betrieb und Hardware Künstlicher Intelligenz? Wann wird aus einem globalen Fußabdruck ein lokaler Verteilungskonflikt? Wann, wie und wo trinkt nebulöse Künstliche Intelligenz echten Menschen und ihrer evolutionär hocheffizient arbeitenden menschlichen Intelligenz das Wasser weg, das sie zum Leben und Funktionieren brauchen?
Schon klar: KI „trinkt“ nicht auf eine einzige, sauber messbare Weise. Wasser wird direkt in ihrem Zuhause, einem Rechenzentrum, zur Kühlung eingesetzt, indirekt bei der Stromerzeugung, damit die KI Leistung bringen kann, sowie fürs coole Köpfchen der KI, um hochreine Halbleiter zu fertigen. Am Ende des Lebenszyklus kann ausgediente Hardware das Wasser zusätzlich belasten, wenn Metalle und Chemikalien aus Elektroschrott unsachgemäß in Böden und Gewässer gelangen. Wer also nur auf den Kühlturm schaut, unterschätzt das System. Wer jede globale Rechenzentrumszahl vollständig der KI zurechnet, schreibt derzeit noch zu viel auf ihren Bierdeckel. Auch wenn sie in den Server-WGs immer dominanter einzieht und ihr Durst die Wasserrechnung daher zunehmend belastet.
Die Zahlen über den Verbrauch variieren
Derzeit gibt es noch viele Gemeinschaftsrechnungen, die auch die IT-Kumpane von KI bei der Durst-Bilanz einbeziehen. So schätzt der Bericht des UN-Instituts UNU-INWEH von Juni 2026 den mit dem Stromverbrauch weltweiter Rechenzentren verbundenen Wasserfußabdruck für 2030 auf 9,3 Billionen Liter. Das sind rund 25,5 Milliarden Liter – pro Tag. Durch 2,5 Liter als knappe Tagesration zum Trinken geteilt, entspricht das rechnerisch mehr als zehn Milliarden Tagesrationen täglich. In Schwimmbecken übersetzt: Bei 2,5 Millionen Litern pro olympischem Becken wären es etwa 3,72 Millionen Becken im Jahr. Der Bericht vergleicht die Jahressumme mit dem grundlegenden häuslichen Wasserbedarf von 1,3 Milliarden Menschen in Subsahara-Afrika.
Die Billionen-Prognose ist breit angelegt: Sie bildet den wasserbezogenen Fußabdruck der Elektrizität ab, nicht bloß Wasser, das in Kühltürmen verdunstet, und sie betrifft Rechenzentren insgesamt, deren Wertschätzung seit dem Boom digitaler Clouds in den Himmel schießt. Greenpeace, beziehungsweise die vom Öko-Institut im Greenpeace-Auftrag erstellte Studie, setzt enger an und prognostiziert für die direkte Kühlung globaler Rechenzentren einen Anstieg von 175 Milliarden Litern 2023 auf 664 Milliarden Liter 2030. Das wären rund 1,82 Milliarden Liter am Tag oder etwa 266.000 olympische Becken im Jahr.
Eine dritte Größenordnung stammt aus der noch jungen Forschung zum KI-Wasserfußabdruck (Li et al., 2023: Making AI Less „Thirsty“: Uncovering and Addressing the Secret Water Footprint of AI Models). Die Wissenschaftler entwickelten eine Methodik zur Schätzung des Wasserfußabdrucks von KI-Modellen anhand von Energiebedarf und Kühlanforderungen: Die weltweite Wasserentnahme für KI könnte der Hochrechnung der Studie zufolge 2027 bei 4,2 bis 6,6 Milliarden Kubikmetern liegen. Die Gesellschaft für Informatik (GI) merkt dazu an: „Diese Schätzungen sind jedoch mit erheblichen Unsicherheiten verbunden. Zum einen variiert der Wasserverbrauch von Rechenzentren räumlich und zeitlich stark je nach verwendeten Kühlungstechnologien und klimatischen Bedingungen, zum anderen berücksichtigen die Projektionen von Li et al. aufgrund mangelnder Datenverfügbarkeit den Wasserverbrauch der Lieferkette, etwa für die Chip-Herstellung, nicht.“ Entsprechend ist auch die oft zitierte Schätzung von etwa einem halben Liter für 20 bis 50 ChatGPT-Abfragen nicht als unumstößlicher und stets gültiger Fakt einzuordnen. Zumal sich die Rahmenbedingungen von KI laufend ändern und die Auskünfte der Unternehmen, auf die sich die Forschungen mit stützen, ebenfalls im Fluss sind.
Auch wenn Prompts keinen Wasserzähler mitliefern, schaffen die Schätzungen der Forscher und Beobachter Größenordnungen: Der UNU-INWEH-Bericht setzt für ein typisches KI-Bild einen strombedingten Wasserfußabdruck von etwa 29 Millilitern an, für ein komplexes KI-Video dagegen 4,1 Liter. Das sind fast zwei Tage Trinkwasser bei einer Minimalration von gut zwei Litern.
Die Debatte kreist gern um spektakuläre Trainingsläufe. Doch laut Bericht der Wasserspezialisten der Vereinten Nationen entfallen 80 bis 90 Prozent des KI-Energiebedarfs auf die Inferenz: Milliarden laufender Antworten, Übersetzungen, Bilder und Videos. ChatGPT verarbeitet demnach geschätzt 2,5 Milliarden Prompts täglich. Der zugehörige Wasserfußabdruck entspricht dem minimalen Jahresbedarf von etwa 500.000 Menschen in Subsahara-Afrika. Belastbare Werte für GPT-5 fehlen noch, ein exakter Wasserverbrauch pro Frage bleibt hier deshalb pure Schätzung.
Entscheidend ist die Anwendung. Eine Chat-Abfrage benötigt laut UNU-INWEH-Bericht ungefähr 200-mal so viel Energie wie eine einfache Textklassifikation, ein KI-Bild rund 1.450-mal so viel. Ein kurzes, anspruchsvolles KI-Video kann auf den Energiebedarf von 200.000 Spam-Klassifikationen kommen. Prompt- und Antwortlänge, Auflösung, Varianten und Modellgröße entscheiden damit auch über Wasser. Die GI-Studie verfolgt den Lebenszyklus von der Halbleiterfertigung bis zur Entsorgung. Chipfabriken brauchen große Mengen Reinstwasser, um Wafer zwischen chemischen Prozessschritten zu reinigen. Zugleich entstehen belastete Abwässer. Weil wichtige Produktionsstandorte unter Dürre und Wasserstress leiden, sagt die lokale Herkunft mehr als ein globaler Mittelwert.
Nutzungskonflikte drohen künftig
Auch Stromerzeugung verbraucht Wasser. Thermische Kraftwerke brauchen Kühlung, Wasserkraft verändert Gewässer, Bioenergie beansprucht Wasser und Fläche. Der UN-Bericht zeigt den Zielkonflikt: Ein Wechsel von Kohle zu Bioenergie kann den CO₂-Fußabdruck im Mittel um 70 Prozent senken, den Wasserfußabdruck aber mehr als verdreißigfachen. „Kohlenstoffarm“ ist nicht automatisch „wasserarm“.
KI beschleunigt zudem den Austausch spezialisierter Hardware. UNU-INWEH prognostiziert bis 2030 jährlich bis zu 2,5 Millionen Tonnen KI-bezogenen Elektroschrott. Bei informeller Zerlegung oder unsicherer Lagerung können Blei, Quecksilber und andere Schadstoffe Böden, Grundwasser und Flüsse belasten. Kreislaufwirtschaft verlangt daher längere Nutzungsdauer, reparierbare Systeme, Rücknahmepflichten und sichere Metallrückgewinnung.
Vor einer Baugenehmigung sollten Wasserstress, Klimaprojektionen, der Spitzenbedarf an heißen Tagen, konkurrierende Nutzungen und die Summenwirkung mehrerer Anlagen geprüft werden. Trinkwasser und Ökosysteme brauchen Vorrang.
Ein Liter in einer regenreichen Küstenregion ist nicht dasselbe wie ein Liter Trinkwasser während einer Dürre. Ein durchschnittliches US-Rechenzentrum verbraucht gemäß dem „Wasseratlas“ der Heinrich-Böll-Stiftung täglich mehr als eine Million Liter Wasser. Einzelne Anlagen können zur Kühlung bis zu 169 Liter Trinkwasser pro Sekunde beanspruchen. In Querétaro in Mexiko trifft neue Rechenleistung auf anhaltende Dürre, in Uruguay fiel die Planung eines wasserintensiven Rechenzentrums mit der Wasserkrise 2023 zusammen. Dr. Mir Matin von UNU-INWEH formuliert die Asymmetrie: „Die Gemeinden, die in der Nähe dieser Standorte leben, sind nicht unbedingt diejenigen, die die dort betriebene KI nutzen.“
Die GI-Autorinnen Lena Hoffmann und Teresa Zeck benennen das Kernproblem. Hoffmann warnt: „Der Wasserverbrauch von KI wird derzeit oft noch unterschätzt. Wenn wir nicht gegensteuern, drohen neue Nutzungskonflikte – gerade in Regionen, die bereits heute mit Wasserknappheit kämpfen.“ Zeck ergänzt, der Fußabdruck einer einzelnen Anfrage lasse sich kaum beziffern. Ohne standardisierte Daten können Nutzer, Kommunen und Aufsicht weder Produkte noch Standorte fair vergleichen. Offengelegt werden müssten mindestens Wasserentnahme und tatsächlicher Verbrauch, Verdunstung und Rückführung, Wasserart, saisonale Spitzen, lokaler Wasserstress sowie der indirekte Fußabdruck von Strom und Hardware.
Effizienz ist kein Freifahrtschein
Die EU hat Berichtspflichten für größere Rechenzentren geschaffen. Erfasst werden unter anderem Gesamt- und Trinkwasserverbrauch, Kühlung und Abwärmenutzung. Doch Melden ist noch kein Grenzwert. Standortbezogene Obergrenzen und Ausschlusskriterien bei Wasserstress bleiben politisch unvollständig. German Water Partnership kritisiert, Wasser werde in der deutschen Rechenzentrumsstrategie zu randständig behandelt. GWP-Vorstandschef Ingo Hannemann sagt: „Rechenzentren konkurrieren künftig nicht nur um Energie und Flächen, sondern auch um Wasser.“
Geschlossene Flüssigkeitskreisläufe, direkte Chipkühlung, höhere Betriebstemperaturen und Trockenkühlung könnten auch Infos der Tech-Unternehmen zufolge Verdunstungsverluste senken. Betreiberangaben sollten jedoch standortbezogen geprüft werden. Ein geschlossener Kreislauf braucht weiterhin Wasser für Bau, Befüllung, Wartung und Strom. Trockenkühlung kann an heißen Tagen mehr Energie verbrauchen. Aufbereitetes Abwasser, Regen- oder Meerwasser sowie Wärmerückgewinnung könnten als weitere Hebel wirken. Maßgeblich bleibt die Gesamtbilanz von Rechenzentrum, Kraftwerken, Chip-Lieferkette und Gemeinde: heute und in einem heißeren Klima.
Beschäftigt man sich näher mit dem Durst der Künstlichen Intelligenz, erkennt der Mensch: Verantwortung darf nicht auf Nutzer abgeschoben werden. Produktdesign und Infrastruktur wiegen schwerer. Trotzdem können Nutzer die Nachfrage steuern. Für einfache Aufgaben genügt ein kleines Modell. Präzise Prompts vermeiden Wiederholungen, Länge und Varianten lassen sich begrenzen. Text ist meist sparsamer als Bild, Bild deutlich sparsamer als Video. Organisationen sollten KI nur einsetzen, wenn sie einen belegbaren Nutzen gegenüber einfacheren Verfahren hat, das leichteste geeignete Modell wählen, vortrainierte Modelle wiederverwenden und Auflösung sowie Ausgabelänge begrenzen.
Das Forschungskonsortium Escade entwickelt kleinere Modelle und effizientere Hardware. Wasser misst es nicht isoliert. Weniger Rechenarbeit kann jedoch Strom, Abwärme und damit Wasserbedarf senken. Das ist wichtig, denn der Stromverbrauch globaler Rechenzentren könnte sich bis 2030 mehr als verdoppeln, zugleich steigt der direkte Kühlwasserbedarf.
Effizienz darf jedoch kein Freifahrtschein für maßlosen KI-Einsatz sein, auch mit Blick aufs Wasser. Professor Kaveh Madani, Direktor des UNU-INWEH, warnt: „Effizientere und erschwinglichere KI und Energie bedeuten einen höheren KI-Verbrauch, wodurch der Gesamtfußabdruck weitaus größer wird als das, was wir durch Effizienzgewinne einsparen.“ Zugleich betont er: „Dieser Bericht ist kein Plädoyer gegen Künstliche Intelligenz, eine technologische Transformation, die das Leben von Milliarden Menschen weltweit verbessert.“ Er versteht ihn als Aufruf zu einem verantwortungsvollen, nachhaltigen und gerechten Einsatz.